机器人账户在Twitter上是一个长期存在的问题,在Twitter上,它们可以被用来发布有利的新闻报道,并对政治产生更广泛的影响。但是,随着公司和第三方组织试图回击bot活动,简单地确定账户已经被证明是非常困难的。
印第安纳大学和东北大学的研究人员建立了一个名为Botometer的新系统,这就是一个很好的例子。该系统研究了1000多个因素,从tweets本身(包括发布方式和发布地点的元数据)到关注者的构成。”“我们正在使用各种各样的信号来计算分数,”参与该项目的东北大学研究员奥努尔·瓦雷尔说根据用户行为的不同,可能会有不同的功能类型。”
早期的结果令人震惊。本周早些时候我做了一些调查,结果得到了27%的分数,而我们尊敬的主编的分数是40%。这只比莎拉·尼伯格臭名昭著的反巨魔机器人@Arguetron低3%(从那以后的几天里,Nilay的分数一直在下降,这可能是更加人性化和情感化的推特的结果。)
理论上,任何低于40%的东西基本上都是人类的发现,所以我现在还不需要开始质疑我的人性。最关键的是,瓦雷尔并没有声称这个系统足够准确,可以做出坚定的判断。该系统仍在进行中,团队正在积极为系统的Bot存储库收集更多数据。
与此同时,瓦雷尔说,机器人本身正变得越来越复杂,自从他2011年开始研究机器人以来,越来越难被发现。这对**、社交网络以及任何希望打击机器人垃圾邮件的人来说都可能是个坏消息。我们越来越善于发现机器人,但速度不够快,赶不上机器人本身。
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